987 matches
-
instituțională nu face parte din definiția capitalului social cu care operăm de obicei, o vom considera o variabilă secundară și o vom măsura ca un indice aditiv al încrederii în guvern, funcționari publici, poliție, primărie, consiliu județean și parlament. Analiza factorială indică că încrederea particulară în fiecare dintre aceste instituții formează un singur factor al încrederii instituționale. Așa cum spuneam, încrederea socială, pe de-o parte, și apartenența și munca voluntară în asociații, pe de altă parte, sunt mai ușor de măsurat
Capital social şi valori democratice în România: Importanţa factorilor culturali pentru susţinerea democraţiei by Dragoş Dragoman [Corola-publishinghouse/Science/906_a_2414]
-
Indexul aditiv calculat pe baza itemilor privind free-riding-ul indică gradul de egoism, de orientare către urmărirea interesului strict particular, pentru că răspunsurile la fiecare din întrebările specifice sunt exprimate pe scală de la 1 (întotdeauna nejustificat) la 10 (întotdeauna justificat). Anterior, analiza factorială indicase că cei șase itemi formează un singur factor al normelor de reciprocitate. Tabelul 5.1.12 Importanța factorilor capitalului social pentru sprijinul pentru democrație Sprijină democrația ca ideal Respinge alternativele nedemocratice B S.E. Beta B S.E. Beta (Constant) 0
Capital social şi valori democratice în România: Importanţa factorilor culturali pentru susţinerea democraţiei by Dragoş Dragoman [Corola-publishinghouse/Science/906_a_2414]
-
structurale pe care le produc, trece deci prin identificarea �variabilelor� � individuale sau colective � �n corela?ie cu atitudinile aferente acestor conduite. Tehnicile e?antion?rîi au fost dezvoltate ca urmare a anchetei lui Booth asupra vie?îi muncitorilor londonezi. Analiza factorial? a fost inventat? de c?tre englezul Spearman. Sociologia familiei s-a dezvoltat �ntr-o optic? cantitativ? gra?ie mineralogistului francez Le Play. Gabriel Tarde a fost campionul cercet?rilor asupra m?sur?rîi atitudinilor ?i asupra psihologiei sociale a comunic
by Charles-Henry CUIN, François GRESLE [Corola-publishinghouse/Science/971_a_2479]
-
m�ne s? m?sur?m leg?turile statistice �ntre variabilele construite plec�nd de la datele culese pentru a efectua inferen?e cauzale (analiza corela?iei, regresia linear?), pentru a testa legitimitatea (analiza multivariat?) ?i pentru a evalua intensitatea (analizele factoriale sau de dependen??); Din acest motiv, conceptele degajate s�nt pur nominale, a?a cum o dovede?te multiplicarea tipologiilor ie?ițe din combinarea m?surilor variate. Aceast? sociologie empiric? se �nrude?te mult cu psihologia social? de inspiră?ie
by Charles-Henry CUIN, François GRESLE [Corola-publishinghouse/Science/971_a_2479]
-
cu fobie socială sau TOC sînt extrem de diferiți, deși împărtășesc anumite trăsături de personalitate care îi fac să fie vulnerabili la astfel de tulburări anxioase. În ceea ce privește diagnosticul diferențial, se poate obține o imagine destul de clară de pe urma interviurilor structurate, deși analiza factorială a modelelor de simptome nu demonstrează o legătură specifică între sindroame (Krueger, 1999). Clasificările din DSM-IV și ICD-10 Criteriile de clasificare folosite în DSM-IV și ICD-10 sînt similare pentru majoritatea tulburărilor anxioase. Am discutat despre diferențele ratelor de incidență în cadrul
Psihoterapia tulburărilor anxioase by Gavin Andrews, Mark Creamer, Rocco Crino, Caroline Hunt, Lisa Lampe () [Corola-publishinghouse/Science/92028_a_92523]
-
asemănătoare se se situează și M. Stoica (33, pp. 90-91): J. L. Moreno (vezi R. Chiran, 10) relaționează strâns realizarea și caracterul operei de artă de intensitatea spontaneității: Factorii creativității Anca Munteanu (17) detaliază factorii creativității în capitolul intitulat Dinamica factorială a creativității, subliniind că a adoptat, din multitudinea variantelor de clasificare, soluția lui M. Bejat, soluție la care a intervenit cu unele modificări și suplimentări de detaliu. De asemenea, autoarea mărturisește (17, p. 70): . într-o viziune pe care o
Creativitatea artistică la copilul cu dizabilități by Cleopatra Ravaru () [Corola-publishinghouse/Science/688_a_1326]
-
unele metode sunt orientate către modelare și prezintă ipoteza unei distribuții pe bază probabilistică, în timp ce altele sunt exploratorii și vizează legăturile dintre variabile multiple pentru a vizualiza, descrie, clasifica și reduce informația supusă analizei. [2002, p.1-4]. Metodele factoriale au capacitatea de a găsi noi variabile, intitulate exploratorii, care să explice cel mai bine varianța variabilelor inițiale. În cazul dezvoltării regionale, în condițiile considerării în analiză a tuturor datelor observate la nivel regional, metodele factoriale concentrează dimensiunile dezvoltării economico
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
-
2002, p.1-4]. Metodele factoriale au capacitatea de a găsi noi variabile, intitulate exploratorii, care să explice cel mai bine varianța variabilelor inițiale. În cazul dezvoltării regionale, în condițiile considerării în analiză a tuturor datelor observate la nivel regional, metodele factoriale concentrează dimensiunile dezvoltării economico - sociale într-un număr redus de factori reprezentativi pentru fenomenul studiat. Variabilele exploratorii ca rezultate ale investigației fenomenului de dezvoltare regională explică proporții semnificative din varianța dezvoltării economico - sociale în plan regional și trebuie incluse într-
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
-
scop evaluarea importanței relative a diferitelor combinații de variabile independente (principalele efecte și toate interacțiunile dintre factori). 2.4.3 Metoda de analiză a datelor - ACP Istoric Analiza datelor presupune în general metode descriptive de analiză multidimensională, grupate în metode factoriale și metode de clasificare, care prin complementaritate ,,întregesc înțelegerea domeniului studiat” [Clocotici, V., n.c., 2007]. Principalele metode de analiză sunt analiza factorială și analiza de cluster. Obiectivul major al acestor metode constă în “analiza distribuției unor unități statistice după
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
-
a datelor - ACP Istoric Analiza datelor presupune în general metode descriptive de analiză multidimensională, grupate în metode factoriale și metode de clasificare, care prin complementaritate ,,întregesc înțelegerea domeniului studiat” [Clocotici, V., n.c., 2007]. Principalele metode de analiză sunt analiza factorială și analiza de cluster. Obiectivul major al acestor metode constă în “analiza distribuției unor unități statistice după un ansamblu de variabile” [Pintilescu, C., 2003, p.9] Metodele factoriale au apărut la începutul sec. XX în efectuarea analizelor din domeniul psihologiei
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
-
studiat” [Clocotici, V., n.c., 2007]. Principalele metode de analiză sunt analiza factorială și analiza de cluster. Obiectivul major al acestor metode constă în “analiza distribuției unor unități statistice după un ansamblu de variabile” [Pintilescu, C., 2003, p.9] Metodele factoriale au apărut la începutul sec. XX în efectuarea analizelor din domeniul psihologiei. Acestea s-au dezvoltat odată cu apariția computerelor deoarece presupun calcule matematice complexe, ce pot fi ușor efectuate cu ajutorul softurilor. Programele specializate de statistică (SPSS, ADDAD, SPAD) ajută la
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
-
calcule matematice complexe, ce pot fi ușor efectuate cu ajutorul softurilor. Programele specializate de statistică (SPSS, ADDAD, SPAD) ajută la sintetizarea informațiilor multiple într-o formă grafică care facilitează înțelegerea și inetrpretarea datelor. Una dintre cele mai utilizate metode de analiză factorială este analiza componentelor principale (ACP). Analiza componentelor principale este o metodă descriptivă de analiză multidimensională inițiată de Pearson (1901), folosită la începutul secolului trecut de psihologi (Charles Spearman, 1904, Cyrill Burt, L.L. Thurstone, J.D. Carrol, R.N. Shepard, G. Young) și
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
-
reducere a dimensiunilor considerate în analiză, renunțarea la unele variabile poate provoca pierderea de informații. Astfel, este de preferat ca în analiză să se considere un număr mare de variabile și reducerea dimensiunilor setului de variabile prin metode de analiză factoriale. Acestea din urmă au ca obiective stabilirea grupurilor de variabile interrcorelate și reducerea numărului de variabile, determinând numărul și natura variabilelor necesare pentru a explica fenomenul, identificând cât de bine sunt explicate datele observate de factorii reținuți în analiză și
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
-
grupurilor de variabile interrcorelate și reducerea numărului de variabile, determinând numărul și natura variabilelor necesare pentru a explica fenomenul, identificând cât de bine sunt explicate datele observate de factorii reținuți în analiză și care este natura relațiilor dintre variabile. ,,Metodele factoriale pot fi privite ca tehnici de reducere a dimensiunii problemei studiate, considerându-se însă întregul set de date observate.” [Clocotici, V., n.c., 2007]. ACP are la bază un tabel care conține un ansamblu mare de date ce prezintă distribuția
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
-
X j , cu j=1,p pentru n unități statistice [Pintilescu, C., 2003, p.22 - 37]. Dacă variabilele sunt exprimate în unități de măsură diferite, se impune standardizarea acestora, după relația: ACP pune în evidență p drepte ierarhizate, ,,numite axe factoriale sau componente principale, pe care se vor proiecta indivizii și variabilele, în funcție de gradul de diferențiere dintre aceștia.” O parte din informațiile conținute în tabelul de date sunt combinate liniar în axele factoriale, reprezentând inerția sau varianța explicată. Interpretarea axelor se
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
-
pune în evidență p drepte ierarhizate, ,,numite axe factoriale sau componente principale, pe care se vor proiecta indivizii și variabilele, în funcție de gradul de diferențiere dintre aceștia.” O parte din informațiile conținute în tabelul de date sunt combinate liniar în axele factoriale, reprezentând inerția sau varianța explicată. Interpretarea axelor se poate face și în corelație cu variabilele inițiale. ACP construiește un sistem de axe factoriale care sunt clasate în ordine descrescătoare în funcție de puterea lor discriminatorie, primul ax factorial evidențiind tendința dominantă caracteristică
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
-
diferențiere dintre aceștia.” O parte din informațiile conținute în tabelul de date sunt combinate liniar în axele factoriale, reprezentând inerția sau varianța explicată. Interpretarea axelor se poate face și în corelație cu variabilele inițiale. ACP construiește un sistem de axe factoriale care sunt clasate în ordine descrescătoare în funcție de puterea lor discriminatorie, primul ax factorial evidențiind tendința dominantă caracteristică fenomenului analizat. Acesta corespunde dreptei celei mai apropiate de toate punctele norului prin care sunt reprezentate unitățile statistice. Primele axe factoriale diferențiază mai
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
-
combinate liniar în axele factoriale, reprezentând inerția sau varianța explicată. Interpretarea axelor se poate face și în corelație cu variabilele inițiale. ACP construiește un sistem de axe factoriale care sunt clasate în ordine descrescătoare în funcție de puterea lor discriminatorie, primul ax factorial evidențiind tendința dominantă caracteristică fenomenului analizat. Acesta corespunde dreptei celei mai apropiate de toate punctele norului prin care sunt reprezentate unitățile statistice. Primele axe factoriale diferențiază mai mult indivizii între ei, ceea ce înseamnă că cea mai mare parte a informației
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
-
de axe factoriale care sunt clasate în ordine descrescătoare în funcție de puterea lor discriminatorie, primul ax factorial evidențiind tendința dominantă caracteristică fenomenului analizat. Acesta corespunde dreptei celei mai apropiate de toate punctele norului prin care sunt reprezentate unitățile statistice. Primele axe factoriale diferențiază mai mult indivizii între ei, ceea ce înseamnă că cea mai mare parte a informației inițiale este concentrată în acestea, într-o formă simplificată de reprezentare, ușor de analizat. Etapele aplicării metodei ACP se prezintă astfel: 1. Calculul elementelor matricei
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
-
prezintă astfel: 1. Calculul elementelor matricei de inerție sau, altfel spus, a matricei corelațiilor dintre variabile; 2. Calculul valorilor proprii ale matricei; 3. Calculul vectorilor proprii normați ai matricei; 4. Calculul coordonatelor și contribuțiilor unităților statistice și variabilelor pe axele factoriale; 5. Proiecția și reprezentarea punctelor în planul axelor factoriale. Măsurarea inerției unui punct x' ij presupune determinarea valorilor proprii și vectorilor proprii ai matricei de inerție X T X, denumită matricea corelațiilor, care arată valorile coeficienților de corelație dintre variabile
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
-
altfel spus, a matricei corelațiilor dintre variabile; 2. Calculul valorilor proprii ale matricei; 3. Calculul vectorilor proprii normați ai matricei; 4. Calculul coordonatelor și contribuțiilor unităților statistice și variabilelor pe axele factoriale; 5. Proiecția și reprezentarea punctelor în planul axelor factoriale. Măsurarea inerției unui punct x' ij presupune determinarea valorilor proprii și vectorilor proprii ai matricei de inerție X T X, denumită matricea corelațiilor, care arată valorile coeficienților de corelație dintre variabile, considerate două cîte două. În cazul prezentării unei distribuții
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
-
în raport cu originea axelor ale cărei coordonate sunt nivelurile medii ale variabilelor considerate. De asemenea, se poate calcula contribuția fiecărui individ la inerția unui ax. Programele informatice editează grafice care reprezintă proiecția norului de puncte pe planul definit de două axe factoriale, cel de-al doilea ax completând analiza primului ax factorial. Interpretarea axelor factoriale Utilitatea metodei în analiza statistică a dezvoltării regionale ACP consideră un set de variabile care caracterizează dezvoltarea economico - socială în plan regional, pe baza cărora descoperă cel
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
-
variabilelor considerate. De asemenea, se poate calcula contribuția fiecărui individ la inerția unui ax. Programele informatice editează grafice care reprezintă proiecția norului de puncte pe planul definit de două axe factoriale, cel de-al doilea ax completând analiza primului ax factorial. Interpretarea axelor factoriale Utilitatea metodei în analiza statistică a dezvoltării regionale ACP consideră un set de variabile care caracterizează dezvoltarea economico - socială în plan regional, pe baza cărora descoperă cel mai mic număr de variabile, ca fiind combinații liniare ale
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
-
asemenea, se poate calcula contribuția fiecărui individ la inerția unui ax. Programele informatice editează grafice care reprezintă proiecția norului de puncte pe planul definit de două axe factoriale, cel de-al doilea ax completând analiza primului ax factorial. Interpretarea axelor factoriale Utilitatea metodei în analiza statistică a dezvoltării regionale ACP consideră un set de variabile care caracterizează dezvoltarea economico - socială în plan regional, pe baza cărora descoperă cel mai mic număr de variabile, ca fiind combinații liniare ale variabilelor inițiale, ce
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
-
a datelor s-a realizat cu ajutorul programului SPSS. 4.1.2. Analiza preliminară a datelor la nivelul județelor Testul χ 2 de independență verifică ipoteza potrivit căreia între variabilele incluse în analiză nu există legătură statistică. În această ipoteză, analiza factorială nu poate fi aplicată. Așadar, ipotezele sunt: H 0 : variabilele sunt independente; H 1 : între variabile există relații de dependență. Rezultatele testării în SPSS, prezentate în tabelul 1, evidențiază o valoare a lui χ2 = 378.179, căreia îi corespunde un
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]